Короткостроковий прогноз поширення COVID-19 (13.07.20 - 17.07.20) на основі Back Propagation Neural Network

Date of publication 12.07.2020

Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості хворих на COVID-19 в Україні і м. Києві на 13.07.20-17.07.20 (рис. 47-56; табл. 6, 7) отримано з використанням багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі – 12.

Бачимо, що для України характер поширення пандемії, за виключенням окремих сплесків, досягає рівня 600 – 800 нових інфікованих на день (рис. 48). Для міста Києва, спостерігаємо аналогічний характер поширення пандемії з 60 – 80 новими інфікованих на день (рис. 51, 52).

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 1.08% для України і МАРЕ = 1.49% для м. Києва (рис. 55, 56, табл. 8, 9). Зазначимо, що на більших обсягах даних (як це ми маємо для України у порівнянні з м. Києвом) нейронна мережа Back Propagation є менш чутливою до короткотермінових збурень та сплесків і дозволяє отримати меншу похибку прогнозу. 

На рис. 57 та 58 наведено відповідно співвідношення кількості інфікованих і видужалих в Україні та м. Києві від вірусу SARS-CoV-2. 

Науковий керівник проекту: М.З. Згуровський.

Команда проєкту: Н.В. Горбань, Б.Р. Дудка, К.В. Єфремов, Ю.П. Зайченко, П.О. Касьянов, О.П. Купенко, М.М. Перестюк, І.О. Пишнограєв, В.В. Путренко.